INSPIRATION: Ein kleines Gedankenexperiment: Sie sind dafür zuständig, in der Filiale Ihres Unternehmens dafür zu sorgen, dass sich immer genug Ware im Lager befindet. Dazu müssen Sie vorhersehen, wie viel in der nächsten Zeit wohl verkauft wird. Liegt zu viel im Lager, muss eventuell Ware zurückgeschickt werden. Teuer. Liegt zu wenig dort, machen Sie weniger Umsatz. Es ist also wichtig, zuverlässige Prognosen zu treffen.
Natürlich gibt es Erfahrungswerte. Und es gibt inzwischen „intelligente“ Programme, die Ihnen Hilfestellung bieten. Deren Vorschläge stellen jedoch lediglich Empfehlungen dar, Sie können diese anpassen, wenn Sie den Gefühl haben, dass Sie es besser wissen. Trauen Sie eher dem Programm oder Ihrem Gefühl? Oder ist das abhängig davon, ob Sie die „Entscheidung“ des Programms nachvollziehen können?
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Genau das wollten US-Forscher herausfinden (Blinde Flecken) und untersuchten, wie Mitarbeiter einer Modefirma sich verhielten. Diese bekamen zum Teil Vorschläge eines Programms, dessen Empfehlungen sie nachvollziehen konnten, zum Teil eines anderen Tools, das für sie eine „Black Box“ darstellte. Von dieser wussten sie nur, dass es mithilfe von Kollegen entwickelt und von diesen getestet worden war. Aber wie es an seine Daten und Schlussfolgerungen gelangte, war nicht erkennbar.
Der Black Box vertrauen?
Welchem System trauten sie wohl mehr? Erstaunlicherweise dem zweiten. Beim ersten, so zeigten die anschließenden Interviews, kam es zu „übermütigen Fehlerbehebungen“. Die Mitarbeitenden trauten sich zu, es besser zu wissen, hatten auch gute Argumente, warum die Empfehlung nicht so ganz stimmen konnte. Beim zweiten hingegen vertrauten sie dem System „auf der Makroebene“ – weil Kollegen es mitentwickelt und getestet hatten, das nennen die Forscher „ein klassisches Beispiel für den sogenannten sozialen Beweis.“
Was folgt daraus? Sollten wir den Algorithmen vertrauen, die uns Entscheidungshilfen anbieten? In der Tat, das ist genau das, was uns die Forscher empfehlen. Denn es zeigte sich, dass die Planungen der Mitarbeiter, die dem Blackbox-Modell folgten, deutlich zuverlässiger waren als jene, die mit dem anderen Modell arbeiteten. Sie führten zu höheren Umsätzen, weniger Fehlbeständen und zu 20% mehr Einnahmen. Tipp der Forscher: Unternehmen sollten überprüfen, wie sehr die Mitarbeitenden den Algorithmen trauen und die Akzeptanz durch Training gezielt erhöhen. Und bei der Entwicklung der Tools Mitarbeitende, die sie später nutzen, einbinden.
Und anschließend die Möglichkeiten, den Algorithmus zu überstimmen, deutlich einschränken. So viel zum Thema, „die letzte Entscheidung trifft der Mensch.“ Von der Illusion sollten wir uns schleunigst verabschieden …